Simple k means nedir?

[Admin]

Simple k means nedir?​

“K” algoritmaya başlamadan önce ihtiyaç duyulan sabit küme sayısını ifade etmektedir. Tekrarlı bölümleyici yapısı ile K-means algoritması, her verinin ait olduğu kümeye olan uzaklıkları toplamını küçültmektedir. K-means algoritması karesel hatayı en küçük yapacak olan K adet kümeyi tespit etmeye çalışmaktadır.
Kümeleme nasıl yapılır?
Hiyerarşik Kümeleme
- n tane birey n tane küme olmak üzere işlemlere başlanır.
- En yakın iki küme (𝑑𝑖𝑗 değeri en küçük olan) birleştirilir.
- Küme sayısı bir indirgenerek yinelenmiş uzaklıklar matrisi bulunur.
- 2. ve 3. adımlar (n-1) kez tekrarlanır.
Hiyerarşik kümeleme nedir?
Bu yaklaşımda başlangıçta tek bir küme vardır. Her aşamada uzaklık/benzerlik matrisine göre nesneler ana kümeden ayrılarak, farklı alt kümeler oluşur. Süreç sonucunda her veri bir küme olur. Hiyerarşik kümeleme analizide, veriler arasındaki benzerlik ve uzaklık hesaplamaları her adımda güncellenmektedir.

Hiyerarşik olmayan kümeleme nedir?​

Hiyerarşik olmayan kümeleme Bu kümeleme yönteminde birimlerin kümelere parçalanması rastgele yapılabilir. Birimlerin ayrılabilecekleri küme sayısı belirlendikten sonra, küme belirleme kriterine göre birimlerin hangi kümelere gireceklerine karar verilir ve atama işlemleri yapılır.
K ortalama kümeleme de en uygun k değerinin seçimi için hangisi kullanılır?
(2005) tarafından önerilen f(K) fonksiyonu tanıtılmış ve çeşitli yapay veri setleri üzerinde test edilmiştir. Ayrıca kümeleme analizinde optimal k değeri seçiminde kullanılmak üzere yöntemin bir uygulaması olarak R ortamı için geliştirilen “kselection” paketi kullanılarak yöntemin performansı ortaya konulmuştur.
K-Means Algoritması hangi başlık altında değerlendirilmektedir?
En eski kümeleme algoritmalarından olan k-means, 1967 yılında J.B. MacQueen tarafından geliştirilmiştir. K-Means Kümeleme Algoritması Data Mining Dünyasında En Çok Kullanılan Algoritmaların başında yer almaktadır. K-Means algoritması bir unsupervised learning(denetimsiz öğrenme) ve kümeleme algoritmasıdır.
Kümeleme (Clustering) , makine öğrenmesi konseptlerinden biri olan Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning) için önemli bir kavramdır. Kümeleme algoritmaları basitçe veri kümesindeki elemanları kendi arasında gruplamaya çalışır.